Алгоритмом обратного распространения ошибки сквозь время

Знакомимся с методом обратного распространения ошибки

Всем привет! Новогодние праздники подошли к концу, а это значит, что мы вновь готовы делиться с вами полезным материалом. Перевод данной статьи подготовлен в преддверии запуска нового потока по курсу «Алгоритмы для разработчиков».

Метод обратного распространения ошибки – вероятно самая фундаментальная составляющая нейронной сети. Впервые он был описан в 1960-е и почти 30 лет спустя его популяризировали Румельхарт, Хинтон и Уильямс в статье под названием «Learning representations by back-propagating errors».

Метод используется для эффективного обучения нейронной сети с помощью так называемого цепного правила (правила дифференцирования сложной функции). Проще говоря, после каждого прохода по сети обратное распространение выполняет проход в обратную сторону и регулирует параметры модели (веса и смещения).

В этой статья я хотел бы подробно рассмотреть с точки зрения математики процесс обучения и оптимизации простой 4-х слойной нейронной сети. Я считаю, что это поможет читателю понять, как работает обратное распространение, а также осознать его значимость.

Определяем модель нейронной сети

Четырехслойная нейронная сеть состоит из четырех нейронов входного слоя, четырех нейронов на скрытых слоях и 1 нейрона на выходном слое.

Простое изображение четырехслойной нейронной сети.

Входной слой

На рисунке нейроны фиолетового цвета представляют собой входные данные. Они могут быть простыми скалярными величинами или более сложными – векторами или многомерными матрицами.

Уравнение, описывающее входы xi.

Первый набор активаций (а) равен входным значениям. «Активация» — это значение нейрона после применения функции активации. Подробнее смотрите ниже.

Скрытые слои

Конечные значения в скрытых нейронах (на рисунке зеленого цвета) вычисляются с использованием z^l – взвешенных входов в слое I и a^I активаций в слое L. Для слоев 2 и 3 уравнения будут следующими:

Для l = 2:

Для l = 3:

W² и W³ – это веса на слоях 2 и 3, а b² и b³ – смещения на этих слоях.

Активации a² и a³ вычисляются с помощью функции активации f. Например, эта функция f является нелинейной (как сигмоид, ReLU и гиперболический тангенс) и позволяет сети изучать сложные паттерны в данных. Мы не будем подробно останавливаться на том, как работают функции активации, но, если вам интересно, я настоятельно рекомендую прочитать эту замечательную статью.

Присмотревшись внимательно, вы увидите, что все x, z², a², z³, a³, W¹, W², b¹ и b² не имеют нижних индексов, представленных на рисунке четырехслойной нейронной сети. Дело в том, что мы объединили все значения параметров в матрицы, сгруппированные по слоям. Это стандартный способ работы с нейронными сетями, и он довольно комфортный. Однако я пройдусь по уравнениям, чтобы не возникло путаницы.

Давайте возьмем слой 2 и его параметры в качестве примера. Те же самые операции можно применить к любому слою нейронной сети.
W¹ – это матрица весов размерности (n, m), где n – это количество выходных нейронов (нейронов на следующем слое), а m – число входных нейронов (нейронов в предыдущем слое). В нашем случае n = 2 и m = 4.

Здесь первое число в нижнем индексе любого из весов соответствует индексу нейрона в следующем слое (в нашем случае – это второй скрытый слой), а второе число соответствует индексу нейрона в предыдущем слое (в нашем случае – это входной слой).

x – входной вектор размерностью (m, 1), где m – число входных нейронов. В нашем случае m = 4.

b¹ – это вектор смещения размерности (n, 1), где n – число нейронов на текущем слое. В нашем случае n = 2.

Следуя уравнению для z² мы можем использовать приведенные выше определения W¹, x и b¹ для получения уравнения z²:

Теперь внимательно посмотрите на иллюстрацию нейронной сети выше:

Как видите, z² можно выразить через z₁² и z₂², где z₁² и z₂² – суммы произведений каждого входного значения xⁱ на соответствующий вес W_ij¹.

Это приводит к тому же самому уравнению для z² и доказывает, что матричные представления z², a², z³ и a³ – верны.

Выходной слой

Последняя часть нейронной сети – это выходной слой, который выдает прогнозируемое значение. В нашем простом примере он представлен в виде одного нейрона, окрашенного в синий цвет и рассчитываемого следующим образом:

И снова мы используем матричное представление для упрощения уравнения. Можно использовать вышеприведенные методы, чтобы понять лежащую в их основе логику.

Прямое распространение и оценка

Приведенные выше уравнения формируют прямое распространение по нейронной сети. Вот краткий обзор:

(1) – входной слой
(2) – значение нейрона на первом скрытом слое
(3) – значение активации на первом скрытом слое
(4) – значение нейрона на втором скрытом слое
(5) – значение активации на втором скрытом уровне
(6) – выходной слой

Заключительным шагом в прямом проходе является оценка прогнозируемого выходного значения s относительно ожидаемого выходного значения y.

Выходные данные y являются частью обучающего набора данных (x, y), где x – входные данные (как мы помним из предыдущего раздела).

Оценка между s и y происходит через функцию потерь. Она может быть простой как среднеквадратичная ошибка или более сложной как перекрестная энтропия.

Мы назовем эту функцию потерь С и обозначим ее следующим образом:

Где cost может равняться среднеквадратичной ошибке, перекрестной энтропии или любой другой функции потерь.

Основываясь на значении С, модель «знает», насколько нужно скорректировать ее параметры, чтобы приблизиться к ожидаемому выходному значению y. Это происходит с помощью метода обратного распространения ошибки.

Обратное распространение ошибки и вычисление градиентов

Опираясь на статью 1989 года, метод обратного распространения ошибки:

Постоянно настраивает веса соединений в сети, чтобы минимизировать меру разности между фактическим выходным вектором сети и желаемым выходным вектором.
и
…дает возможность создавать полезные новые функции, что отличает обратное распространение от более ранних и простых методов…

Другими словами, обратное распространение направлено на минимизацию функции потерь путем корректировки весов и смещений сети. Степень корректировки определяется градиентами функции потерь по отношению к этим параметрам.

Возникает один вопрос: Зачем вычислять градиенты?

Чтобы ответить на этот вопрос, нам сначала нужно пересмотреть некоторые понятия вычислений:

Градиентом функции С(x¹, x², …, x^m) в точке x называется вектор частных производных С по x.

Производная функции С отражает чувствительность к изменению значения функции (выходного значения) относительно изменения ее аргумента х (входного значения). Другими словами, производная говорит нам в каком направлении движется С.

Градиент показывает, насколько необходимо изменить параметр x (в положительную или отрицательную сторону), чтобы минимизировать С.

Вычисление этих градиентов происходит с помощью метода, называемого цепным правилом.
Для одного веса (w^jk)_l градиент равен:

(1) Цепное правило
(2) По определению m – количество нейронов на l – 1 слое
(3) Вычисление производной
(4) Окончательное значение
Аналогичный набор уравнений можно применить к (b^j)_l:

(1) Цепное правило
(2) Вычисление производной
(3) Окончательное значение
Общая часть в обоих уравнениях часто называется «локальным градиентом» и выражается следующим образом:

«Локальный градиент» можно легко определить с помощью правила цепи. Этот процесс я не буду сейчас расписывать.

Градиенты позволяют оптимизировать параметры модели:

Пока не будет достигнут критерий остановки выполняется следующее:

Алгоритм оптимизации весов и смещений (также называемый градиентным спуском)

• Начальные значения w и b выбираются случайным образом.
• Эпсилон (e) – это скорость обучения. Он определяет влияние градиента.
• w и b – матричные представления весов и смещений.
• Производная C по w или b может быть вычислена с использованием частных производных С по отдельным весам или смещениям.
• Условие завершение выполняется, как только функция потерь минимизируется.

Заключительную часть этого раздела я хочу посвятить простому примеру, в котором мы рассчитаем градиент С относительно одного веса (w²²)₂.

Давайте увеличим масштаб нижней части вышеупомянутой нейронной сети:

Визуальное представление обратного распространения в нейронной сети
Вес (w²²)₂ соединяет (a²)₂ и (z²)₂, поэтому вычисление градиента требует применения цепного правила на (z³)₂ и (a³)₂:

Вычисление конечного значения производной С по (a²)₃ требует знания функции С. Поскольку С зависит от (a²)₃, вычисление производной должно быть простым.

Я надеюсь, что этот пример сумел пролить немного света на математику, стоящую за вычислением градиентов. Если захотите узнать больше, я настоятельно рекомендую вам посмотреть Стэндфордскую серию статей по NLP, где Ричард Сочер дает 4 замечательных объяснения обратного распространения.

Заключительное замечание

В этой статье я подробно объяснил, как обратное распространение ошибки работает под капотом с помощью математических методов, таких как вычисление градиентов, цепное правило и т.д. Знание механизмов этого алгоритма укрепит ваши знания о нейронных сетях и позволит вам чувствовать себя комфортно при работе с более сложными моделями. Удачи вам в путешествии по глубокому обучению!

На этом все. Приглашаем всех на бесплатный вебинар по теме «Дерево отрезков: просто и быстро».

Рекуррентная нейронная сеть (англ. recurrent neural network, RNN) — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.

Описание

Рекуррентные нейронные сети — сети с циклами, которые хорошо подходят для обработки последовательностей (рис. 1).

Обучение RNN аналогично обучению обычной нейронной сети. Мы также используем алгоритм обратного распространения ошибки (англ. Backpropagation), но с небольшим изменением. Поскольку одни и те же параметры используются на всех временных этапах в сети, градиент на каждом выходе зависит не только от расчетов текущего шага, но и от предыдущих временных шагов (рис. 4). Например, чтобы вычислить градиент для четвертого элемента последовательности, нам нужно было бы «распространить ошибку» на 3 шага и суммировать градиенты. Этот алгоритм называется «алгоритмом обратного распространения ошибки сквозь время» (англ. Backpropagation Through Time, BPTT).^[3][4]

Алгоритм обратного распространения ошибки сквозь время:

Области и примеры применения

Используются, когда важно соблюдать последовательность, когда важен порядок поступающих объектов.

• Обработка текста на естественном языке:
  • Анализ текста;
  • Автоматический перевод;
• Обработка аудио:
  • Автоматическое распознавание речи;
• Обработка видео:
  • Прогнозирование следующего кадра на основе предыдущих;
  • Распознавание эмоций;
• Обработка изображений:
  • Прогнозирование следующего пикселя на основе окружения;
  • Генерация описания изображений.

Виды RNN

Один к одному

Один ко многим

Многие к одному

Многие ко многим

Архитектуры

Полностью рекуррентная сеть

Это базовая архитектура, разработанная в 1980-х. Сеть строится из узлов, каждый из которых соединён со всеми другими узлами. У каждого нейрона порог активации меняется со временем и является вещественным числом. Каждое соединение имеет переменный вещественный вес. Узлы разделяются на входные, выходные и скрытые.

Рекурсивная сеть

Рекурсивные нейронные сети (англ. Recurrent neural networks) представляют собой более общий случай рекуррентных сетей, когда сигнал в сети проходит через структуру в виде дерева (обычно бинарные деревья). Те же самые матрицы весов используются рекурсивно по всему графу в соответствии с его топологией.

Нейронная сеть Хопфилда

Тип рекуррентной сети, когда все соединения симметричны. Изобретена Джоном Хопфилдом в 1982 году и гарантируется, что динамика такой сети сходится к одному из положений равновесия.

Двунаправленная ассоциативная память (BAM)

Вариацией сети Хопфилда является двунаправленная ассоциативная память (BAM). BAM имеет два слоя, каждый из которых может выступать в качестве входного, находить (вспоминать) ассоциацию и генерировать результат для другого слоя.

Сеть Элмана

Нейронная сеть Элмана состоит из трёх слоев: , , . Дополнительно к сети добавлен набор «контекстных блоков»: (рис. 5). Средний (скрытый) слой соединён с контекстными блоками с фиксированным весом, равным единице. С каждым шагом времени на вход поступает информация, которая проходит прямой ход к выходному слою в соответствии с правилами обучения. Фиксированные обратные связи сохраняют предыдущие значения скрытого слоя в контекстных блоках (до того как скрытый слой поменяет значение в процессе обучения). Таким способом сеть сохраняет своё состояние, что может использоваться в предсказании последовательностей, выходя за пределы мощности многослойного перцептрона.

,

,

Обозначения переменных и функций:

• : вектор входного слоя;
• : вектор скрытого слоя;
• : вектор выходного слоя;
• : матрица и вектор параметров;
• : функция активации.

Сеть Джордана

Нейронная сеть Джордана подобна сети Элмана, но контекстные блоки связаны не со скрытым слоем, а с выходным слоем. Контекстные блоки таким образом сохраняют своё состояние. Они обладают рекуррентной связью с собой.

,

,

Эхо-сети

Эхо-сеть (англ. Echo State Network, ESN) характеризуется одним скрытым слоем (который называется резервуаром) со случайными редкими связями между нейронами. При этом связи внутри резервуара фиксированы, но связи с выходным слоем подлежат обучению. Состояние резервуара (state) вычисляется через предыдущие состояния резервуара, а также предыдущие состояния входного и выходного сигналов. Так как эхо-сети обладают только одним скрытым слоем, они обладают достаточно низкой вычислительной сложностью.

Нейронный компрессор истории

Нейронный компрессор исторических данных — это блок, позволяющий в сжатом виде хранить существенные исторические особенности процесса, который является своего рода стеком рекуррентной нейронной сети, формируемым в процессе самообучения.

Сети долго-краткосрочной памяти

Сеть долго-краткосрочной памяти (англ. Long short-term memory, LSTM) является самой популярной архитектурой рекуррентной нейронной сети на текущий момент, такая архитектура способна запоминать данные на долгое время (рис. 6).^[6]

Управляемые рекуррентные блоки

Управляемые рекуррентные блоки (англ. Gated Recurrent Units, GRU) — обладает меньшим количеством параметров, чем у LSTM, и в ней отсутствует выходное управление. При этом производительность в моделях речевого сигнала или полифонической музыки оказалась сопоставимой с LSTM.

Двунаправленные рекуррентные сети

Двунаправленная рекуррентная сеть (англ. Bidirectional Recurrent Neural Network, biRNN) представляет собой две однонаправленные рекуррентные сети, одна из которых обрабатывает входную последовательность в прямом порядке, а другая — в обратном (рис. 7). Таким образом, для каждого элемента входной последовательности считается два вектора скрытых состояний, на основе которых вычисляется выход сети. Благодаря данной архитектуре сети доступна информация о контексте как из прошлого, так и из будущего, что решает проблему однонаправленных рекуррентных сетей. Для обучения biRNN используются те же алгоритмы, что и для RNN.

,

,

,

где , , , , , — матрицы весов, , , , — байесы, , , — функции активаций, и — выходы однонаправленных рекуррентных сетей, — их конкатенированный вектор, а — выход сети на шаге .

Seq-2-seq сети

Seq-2-seq (Sequence to sequence, Seq2seq) сеть является базовой архитектурой many-to-many RNN и используется для трансляции одной последовательности в другую (рис. 8). Она состоит из двух рекуррентных сетей: кодировщика и декодировщика. Кодировщик вычисляет вектор, кодирующий входную последовательность. Далее данный вектор передается декодировщику, который в свою очередь по полученному скрытому представлению восстанавливает целевую последовательность. При этом каждый посчитанный выход используется для обновления скрытого представления.

Пример кода

Пример кода на Python с использованием библиотеки Keras.^[9]

 # Импорты
 import numpy as np
 from keras.preprocessing import sequence
 from keras.models import Sequential
 from keras.layers import Dense, Activation, Embedding
 from keras.layers import LSTM
 from keras.datasets import imdb
 
 # Устанавливаем seed для обеспечения повторяемости результатов
 np.random.seed(42)
 
 # Указываем количество слов из частотного словаря, которое будет использоваться (отсортированы по частоте использования)
 max_features = 5000
 
 # Загружаем данные (датасет IMDB содержит 25000 рецензий на фильмы с правильным ответом для обучения и 25000 рецензий на фильмы с правильным ответом для тестирования)
 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(nb_words = max_features)
 
 # Устанавливаем максимальную длину рецензий в словах, чтобы они все были одной длины
 maxlen = 80
 
 # Заполняем короткие рецензии пробелами, а длинные обрезаем
 X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen = maxlen)
 X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen = maxlen)
 
 # Создаем модель последовательной сети
 model = Sequential()
 # Добавляем слой для векторного представления слов (5000 слов, каждое представлено вектором из 32 чисел, отключаем входной сигнал с вероятностью 20% для предотвращения переобучения)
 model.add(Embedding(max_features, 32, dropout = 0.2))
 # Добавляем слой долго-краткосрочной памяти (100 элементов для долговременного хранения информации, отключаем входной сигнал с вероятностью 20%, отключаем рекуррентный сигнал с вероятностью 20%)
 model.add(LSTM(100, dropout_W = 0.2, dropout_U = 0.2))
 # Добавляем полносвязный слой из 1 элемента для классификации, в качестве функции активации будем использовать сигмоидальную функцию
 model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))
 
 # Компилируем модель нейронной сети
 model.compile(loss = 'binary_crossentropy',
               optimizer = 'adam',
               metrics = ['accuracy'])
 
 # Обучаем нейронную сеть (данные для обучения, ответы к данным для обучения, количество рецензий после анализа которого будут изменены веса, число эпох обучения, тестовые данные, показывать progress bar или нет)
 model.fit(X_train, y_train, 
           batch_size = 64,
           nb_epoch = 7,
           validation_data = (X_test, y_test),
           verbose = 1)
 
 # Проверяем качество обучения на тестовых данных (если есть данные, которые не участвовали в обучении, лучше использовать их, но в нашем случае таковых нет)
 scores = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size = 64)
 print('Точность на тестовых данных: %.2f%%' % (scores[1] * 100))

Пример на языке Java

Пример простой рекуррентной нейронной сети, способной генерировать заданную строку по первому символу, с применением библиотеки deeplearning4j.

См. также

• Сверточные нейронные сети
• Нейронные сети, перцептрон
• Рекурсивные нейронные сети

Примечания

Нейронные сети обучаются с помощью тех или иных модификаций градиентного спуска, а чтобы применять его, нужно уметь эффективно вычислять градиенты функции потерь по всем обучающим параметрам. Казалось бы, для какого-нибудь запутанного вычислительного графа это может быть очень сложной задачей, но на помощь спешит метод обратного распространения ошибки.

Открытие метода обратного распространения ошибки стало одним из наиболее значимых событий в области искусственного интеллекта. В актуальном виде он был предложен в 1986 году Дэвидом Э. Румельхартом, Джеффри Э. Хинтоном и Рональдом Дж. Вильямсом и независимо и одновременно красноярскими математиками С. И. Барцевым и В. А. Охониным. С тех пор для нахождения градиентов параметров нейронной сети используется метод вычисления производной сложной функции, и оценка градиентов параметров сети стала хоть сложной инженерной задачей, но уже не искусством. Несмотря на простоту используемого математического аппарата, появление этого метода привело к значительному скачку в развитии искусственных нейронных сетей.

Суть метода можно записать одной формулой, тривиально следующей из формулы производной сложной функции: если $f(x) = g_m(g_{m-1}(ldots (g_1(x)) ldots))$, то $frac{partial f}{partial x} = frac{partial g_m}{partial g_{m-1}}frac{partial g_{m-1}}{partial g_{m-2}}ldots frac{partial g_2}{partial g_1}frac{partial g_1}{partial x}$. Уже сейчас мы видим, что градиенты можно вычислять последовательно, в ходе одного обратного прохода, начиная с $frac{partial g_m}{partial g_{m-1}}$ и умножая каждый раз на частные производные предыдущего слоя.

Backpropagation в одномерном случае

В одномерном случае всё выглядит особенно просто. Пусть $w_0$ — переменная, по которой мы хотим продифференцировать, причём сложная функция имеет вид

$$f(w_0) = g_m(g_{m-1}(ldots g_1(w_0)ldots)),$$

где все $g_i$ скалярные. Тогда

$$f'(w_0) = g_m'(g_{m-1}(ldots g_1(w_0)ldots))cdot g’_{m-1}(g_{m-2}(ldots g_1(w_0)ldots))cdotldots cdot g’_1(w_0)$$

Суть этой формулы такова. Если мы уже совершили forward pass, то есть уже знаем

$$g_1(w_0), g_2(g_1(w_0)),ldots,g_{m-1}(ldots g_1(w_0)ldots),$$

то мы действуем следующим образом:

• берём производную $g_m$ в точке $g_{m-1}(ldots g_1(w_0)ldots)$;

• умножаем на производную $g_{m-1}$ в точке $g_{m-2}(ldots g_1(w_0)ldots)$;

• и так далее, пока не дойдём до производной $g_1$ в точке $w_0$.

Проиллюстрируем это на картинке, расписав по шагам дифференцирование по весам $w_i$ функции потерь логистической регрессии на одном объекте (то есть для батча размера 1):

Собирая все множители вместе, получаем:

$$frac{partial f}{partial w_0} = (-y)cdot e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}cdotfrac{-1}{1 + e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}}$$

$$frac{partial f}{partial w_1} = x_1cdot(-y)cdot e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}cdotfrac{-1}{1 + e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}}$$

$$frac{partial f}{partial w_2} = x_2cdot(-y)cdot e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}cdotfrac{-1}{1 + e^{-y(w_0 + w_1x_1 + w_2x_2)}}$$

Таким образом, мы видим, что сперва совершается forward pass для вычисления всех промежуточных значений (и да, все промежуточные представления нужно будет хранить в памяти), а потом запускается backward pass, на котором в один проход вычисляются все градиенты.

Почему же нельзя просто пойти и начать везде вычислять производные?

В главе, посвящённой матричным дифференцированиям, мы поднимаем вопрос о том, что вычислять частные производные по отдельности — это зло, лучше пользоваться матричными вычислениями. Но есть и ещё одна причина: даже и с матричной производной в принципе не всегда хочется иметь дело. Рассмотрим простой пример. Допустим, что $X^r$ и $X^{r+1}$ — два последовательных промежуточных представления $Ntimes M$ и $Ntimes K$, связанных функцией $X^{r+1} = f^{r+1}(X^r)$. Предположим, что мы как-то посчитали производную $frac{partialmathcal{L}}{partial X^{r+1}_{ij}}$ функции потерь $mathcal{L}$, тогда

$$frac{partialmathcal{L}}{partial X^{r}_{st}} = sum_{i,j}frac{partial f^{r+1}_{ij}}{partial X^{r}_{st}}frac{partialmathcal{L}}{partial X^{r+1}_{ij}}$$

И мы видим, что, хотя оба градиента $frac{partialmathcal{L}}{partial X_{ij}^{r+1}}$ и $frac{partialmathcal{L}}{partial X_{st}^{r}}$ являются просто матрицами, в ходе вычислений возникает «четырёхмерный кубик» $frac{partial f_{ij}^{r+1}}{partial X_{st}^{r}}$, даже хранить который весьма болезненно: уж больно много памяти он требует ($N^2MK$ по сравнению с безобидными $NM + NK$, требуемыми для хранения градиентов). Поэтому хочется промежуточные производные $frac{partial f^{r+1}}{partial X^{r}}$ рассматривать не как вычисляемые объекты $frac{partial f_{ij}^{r+1}}{partial X_{st}^{r}}$, а как преобразования, которые превращают $frac{partialmathcal{L}}{partial X_{ij}^{r+1}}$ в $frac{partialmathcal{L}}{partial X_{st}^{r}}$. Целью следующих глав будет именно это: понять, как преобразуется градиент в ходе error backpropagation при переходе через тот или иной слой.

  Вы спросите себя: надо ли мне сейчас пойти и прочитать главу учебника про матричное дифференцирование?

Встречный вопрос. Найдите производную функции по вектору $x$:

$$f(x) = x^TAx, Ain Mat_{n}{mathbb{R}}text{ — матрица размера }ntimes n$$

А как всё поменяется, если $A$ тоже зависит от $x$? Чему равен градиент функции, если $A$ является скаляром? Если вы готовы прямо сейчас взять ручку и бумагу и посчитать всё, то вам, вероятно, не надо читать про матричные дифференцирования. Но мы советуем всё-таки заглянуть в эту главу, если обозначения, которые мы будем дальше использовать, покажутся вам непонятными: единой нотации для матричных дифференцирований человечество пока, увы, не изобрело, и переводить с одной на другую не всегда легко.

Мы же сразу перейдём к интересующей нас вещи: к вычислению градиентов сложных функций.

Градиент сложной функции

Напомним, что формула производной сложной функции выглядит следующим образом:

$$left[D_{x_0} (color{#5002A7}{u} circ color{#4CB9C0}{v}) right](h) = color{#5002A7}{left[D_{v(x_0)} u right]} left( color{#4CB9C0}{left[D_{x_0} vright]} (h)right)$$

Теперь разберёмся с градиентами. Пусть $f(x) = g(h(x))$ – скалярная функция. Тогда

$$left[D_{x_0} f right] (x-x_0) = langlenabla_{x_0} f, x-x_0rangle.$$

С другой стороны,

$$left[D_{h(x_0)} g right] left(left[D_{x_0}h right] (x-x_0)right) = langlenabla_{h_{x_0}} g, left[D_{x_0} hright] (x-x_0)rangle = langleleft[D_{x_0} hright]^* nabla_{h(x_0)} g, x-x_0rangle.$$

То есть $color{#FFC100}{nabla_{x_0} f} = color{#348FEA}{left[D_{x_0} h right]}^* color{#FFC100}{nabla_{h(x_0)}}g$ — применение сопряжённого к $D_{x_0} h$ линейного отображения к вектору $nabla_{h(x_0)} g$.

Эта формула — сердце механизма обратного распространения ошибки. Она говорит следующее: если мы каким-то образом получили градиент функции потерь по переменным из некоторого промежуточного представления $X^k$ нейронной сети и при этом знаем, как преобразуется градиент при проходе через слой $f^k$ между $X^{k-1}$ и $X^k$ (то есть как выглядит сопряжённое к дифференциалу слоя между ними отображение), то мы сразу же находим градиент и по переменным из $X^{k-1}$:

Таким образом слой за слоем мы посчитаем градиенты по всем $X^i$ вплоть до самых первых слоёв.

Далее мы разберёмся, как именно преобразуются градиенты при переходе через некоторые распространённые слои.

Градиенты для типичных слоёв

Рассмотрим несколько важных примеров.

Примеры

1. $f(x) = u(v(x))$, где $x$ — вектор, а $v(x)$ – поэлементное применение $v$:

   $$vbegin{pmatrix}
   x_1 \
   vdots\
   x_N
   end{pmatrix}
   = begin{pmatrix}
   v(x_1)\
   vdots\
   v(x_N)
   end{pmatrix}$$

   Тогда, как мы знаем,

   $$left[D_{x_0} fright] (h) = langlenabla_{x_0} f, hrangle = left[nabla_{x_0} fright]^T h.$$

   Следовательно,

   $$
   left[D_{v(x_0)} uright] left( left[ D_{x_0} vright] (h)right) = left[nabla_{v(x_0)} uright]^T left(v'(x_0) odot hright) =\
   $$

   $$
   = sumlimits_i left[nabla_{v(x_0)} uright]_i v'(x_{0i})h_i
   = langleleft[nabla_{v(x_0)} uright] odot v'(x_0), hrangle.
   ,$$

   где $odot$ означает поэлементное перемножение. Окончательно получаем

   $$color{#348FEA}{nabla_{x_0} f = left[nabla_{v(x_0)}uright] odot v'(x_0) = v'(x_0) odot left[nabla_{v(x_0)} uright]}$$

   Отметим, что если $x$ и $h(x)$ — это просто векторы, то мы могли бы вычислять всё и по формуле $frac{partial f}{partial x_i} = sum_jbig(frac{partial z_j}{partial x_i}big)cdotbig(frac{partial h}{partial z_j}big)$. В этом случае матрица $big(frac{partial z_j}{partial x_i}big)$ была бы диагональной (так как $z_j$ зависит только от $x_j$: ведь $h$ берётся поэлементно), и матричное умножение приводило бы к тому же результату. Однако если $x$ и $h(x)$ — матрицы, то $big(frac{partial z_j}{partial x_i}big)$ представлялась бы уже «четырёхмерным кубиком», и работать с ним было бы ужасно неудобно.

2. $f(X) = g(XW)$, где $X$ и $W$ — матрицы. Как мы знаем,

   $$left[D_{X_0} f right] (X-X_0) = text{tr}, left(left[nabla_{X_0} fright]^T (X-X_0)right).$$

   Тогда

   $$
   left[ D_{X_0W} g right] left(left[D_{X_0} left( ast Wright)right] (H)right) =
   left[ D_{X_0W} g right] left(HWright)=\
   $$ $$
   = text{tr}, left( left[nabla_{X_0W} g right]^T cdot (H) W right) =\
   $$ $$
   =
   text{tr} , left(W left[nabla_{X_0W} (g) right]^T cdot (H)right) = text{tr} , left( left[left[nabla_{X_0W} gright] W^Tright]^T (H)right)
   $$

   Здесь через $ast W$ мы обозначили отображение $Y hookrightarrow YW$, а в предпоследнем переходе использовалось следующее свойство следа:

   $$
   text{tr} , (A B C) = text{tr} , (C A B),
   $$

   где $A, B, C$ — произвольные матрицы подходящих размеров (то есть допускающие перемножение в обоих приведённых порядках). Следовательно, получаем

   $$color{#348FEA}{nabla_{X_0} f = left[nabla_{X_0W} (g) right] cdot W^T}$$

3. $f(W) = g(XW)$, где $W$ и $X$ — матрицы. Для приращения $H = W — W_0$ имеем

   $$
   left[D_{W_0} f right] (H) = text{tr} , left( left[nabla_{W_0} f right]^T (H)right)
   $$

   Тогда

   $$
   left[D_{XW_0} g right] left( left[D_{W_0} left(X astright) right] (H)right) = left[D_{XW_0} g right] left( XH right) =
   $$ $$
   = text{tr} , left( left[nabla_{XW_0} g right]^T cdot X (H)right) =
   text{tr}, left(left[X^T left[nabla_{XW_0} g right] right]^T (H)right)
   $$

   Здесь через $X ast$ обозначено отображение $Y hookrightarrow XY$. Значит,

   $$color{#348FEA}{nabla_{X_0} f = X^T cdot left[nabla_{XW_0} (g)right]}$$

4. $f(X) = g(softmax(X))$, где $X$ — матрица $Ntimes K$, а $softmax$ — функция, которая вычисляется построчно, причём для каждой строки $x$

   $$softmax(x) = left(frac{e^{x_1}}{sum_te^{x_t}},ldots,frac{e^{x_K}}{sum_te^{x_t}}right)$$

   В этом примере нам будет удобно воспользоваться формализмом с частными производными. Сначала вычислим $frac{partial s_l}{partial x_j}$ для одной строки $x$, где через $s_l$ мы для краткости обозначим $softmax(x)_l = frac{e^{x_l}} {sum_te^{x_t}}$. Нетрудно проверить, что

   $$frac{partial s_l}{partial x_j} = begin{cases}
   s_j(1 — s_j), & j = l,
   -s_ls_j, & jne l
   end{cases}$$

   Так как softmax вычисляется независимо от каждой строчки, то

   $$frac{partial s_{rl}}{partial x_{ij}} = begin{cases}
   s_{ij}(1 — s_{ij}), & r=i, j = l,
   -s_{il}s_{ij}, & r = i, jne l,
   0, & rne i
   end{cases},$$

   где через $s_{rl}$ мы обозначили для краткости $softmax(X)_{rl}$.

   Теперь пусть $nabla_{rl} = nabla g = frac{partialmathcal{L}}{partial s_{rl}}$ (пришедший со следующего слоя, уже известный градиент). Тогда

   $$frac{partialmathcal{L}}{partial x_{ij}} = sum_{r,l}frac{partial s_{rl}}{partial x_{ij}} nabla_{rl}$$

   Так как $frac{partial s_{rl}}{partial x_{ij}} = 0$ при $rne i$, мы можем убрать суммирование по $r$:

   $$ldots = sum_{l}frac{partial s_{il}}{partial x_{ij}} nabla_{il} = -s_{i1}s_{ij}nabla_{i1} — ldots + s_{ij}(1 — s_{ij})nabla_{ij}-ldots — s_{iK}s_{ij}nabla_{iK} =$$

   $$= -s_{ij}sum_t s_{it}nabla_{it} + s_{ij}nabla_{ij}$$

   Таким образом, если мы хотим продифференцировать $f$ в какой-то конкретной точке $X_0$, то, смешивая математические обозначения с нотацией Python, мы можем записать:

   $$begin{multline*}
   color{#348FEA}{nabla_{X_0}f =}\
   color{#348FEA}{= -softmax(X_0) odot text{sum}left(
   softmax(X_0)odotnabla_{softmax(X_0)}g, text{ axis = 1}
   right) +}\
   color{#348FEA}{softmax(X_0)odot nabla_{softmax(X_0)}g}
   end{multline*}
   $$

Backpropagation в общем виде

Подытожим предыдущее обсуждение, описав алгоритм error backpropagation (алгоритм обратного распространения ошибки). Допустим, у нас есть текущие значения весов $W^i_0$ и мы хотим совершить шаг SGD по мини-батчу $X$. Мы должны сделать следующее:

1. Совершить forward pass, вычислив и запомнив все промежуточные представления $X = X^0, X^1, ldots, X^m = widehat{y}$.
2. Вычислить все градиенты с помощью backward pass.
3. С помощью полученных градиентов совершить шаг SGD.

Проиллюстрируем алгоритм на примере двуслойной нейронной сети со скалярным output’ом. Для простоты опустим свободные члены в линейных слоях.

Обучаемые параметры – матрицы $U$ и $W$. Как найти градиенты по ним в точке $U_0, W_0$?

$$nabla_{W_0}mathcal{L} = nabla_{W_0}{left({vphantom{frac12}mathcal{L}circ hcircleft[Wmapsto g(XU_0)Wright]}right)}=$$

$$=g(XU_0)^Tnabla_{g(XU_0)W_0}(mathcal{L}circ h) = underbrace{g(XU_0)^T}_{ktimes N}cdot
left[vphantom{frac12}underbrace{h’left(vphantom{int_0^1}g(XU_0)W_0right)}_{Ntimes 1}odot
underbrace{nabla_{hleft(vphantom{int_0^1}g(XU_0)W_0right)}mathcal{L}}_{Ntimes 1}right]$$

Итого матрица $ktimes 1$, как и $W_0$

$$nabla_{U_0}mathcal{L} = nabla_{U_0}left(vphantom{frac12}
mathcal{L}circ hcircleft[Ymapsto YW_0right]circ gcircleft[ Umapsto XUright]
right)=$$

$$=X^Tcdotnabla_{XU^0}left(vphantom{frac12}mathcal{L}circ hcirc [Ymapsto YW_0]circ gright) =$$

$$=X^Tcdotleft(vphantom{frac12}g'(XU_0)odot
nabla_{g(XU_0)}left[vphantom{in_0^1}mathcal{L}circ hcirc[Ymapsto YW_0right]
right)$$

$$=ldots = underset{Dtimes N}{X^T}cdotleft(vphantom{frac12}
underbrace{g'(XU_0)}_{Ntimes K}odot
underbrace{left[vphantom{int_0^1}left(
underbrace{h’left(vphantom{int_0^1}g(XU_0)W_0right)}_{Ntimes1}odotunderbrace{nabla_{h(vphantom{int_0^1}gleft(XU_0right)W_0)}mathcal{L}}_{Ntimes 1}
right)cdot underbrace{W^T}_{1times K}right]}_{Ntimes K}
right)$$

Итого $Dtimes K$, как и $U_0$

Схематически это можно представить следующим образом:

Backpropagation для двуслойной нейронной сети

Подробнее о предыдущих вычисленияхЕсли вы не уследили за вычислениями в предыдущем примере, давайте более подробно разберём его чуть более конкретную версию (для $g = h = sigma$).

Рассмотрим двуслойную нейронную сеть для классификации. Мы уже встречали ее ранее при рассмотрении линейно неразделимой выборки. Предсказания получаются следующим образом:

$$
widehat{y} = sigma(X^1 W^2) = sigmaBig(big(sigma(X^0 W^1 )big) W^2 Big).
$$

Пусть $W^1_0$ и $W^2_0$ — текущее приближение матриц весов. Мы хотим совершить шаг по градиенту функции потерь, и для этого мы должны вычислить её градиенты по $W^1$ и $W^2$ в точке $(W^1_0, W^2_0)$.

Прежде всего мы совершаем forward pass, в ходе которого мы должны запомнить все промежуточные представления: $X^1 = X^0 W^1_0$, $X^2 = sigma(X^0 W^1_0)$, $X^3 = sigma(X^0 W^1_0) W^2_0$, $X^4 = sigma(sigma(X^0 W^1_0) W^2_0) = widehat{y}$. Они понадобятся нам дальше.

Для полученных предсказаний вычисляется значение функции потерь:

$$
l = mathcal{L}(y, widehat{y}) = y log(widehat{y}) + (1-y) log(1-widehat{y}).
$$

Дальше мы шаг за шагом будем находить производные по переменным из всё более глубоких слоёв.

1. Градиент $mathcal{L}$ по предсказаниям имеет вид

   $$
   nabla_{widehat{y}}l = frac{y}{widehat{y}} — frac{1 — y}{1 — widehat{y}} = frac{y — widehat{y}}{widehat{y} (1 — widehat{y})},
   $$

   где, напомним, $ widehat{y} = sigma(X^3) = sigmaBig(big(sigma(X^0 W^1_0 )big) W^2_0 Big)$ (обратите внимание на то, что $W^1_0$ и $W^2_0$ тут именно те, из которых мы делаем градиентный шаг).

2. Следующий слой — поэлементное взятие $sigma$. Как мы помним, при переходе через него градиент поэлементно умножается на производную $sigma$, в которую подставлено предыдущее промежуточное представление:

   $$
   nabla_{X^3}l = sigma'(X^3)odotnabla_{widehat{y}}l = sigma(X^3)left( 1 — sigma(X^3) right) odot frac{y — widehat{y}}{widehat{y} (1 — widehat{y})} =
   $$

   $$
   = sigma(X^3)left( 1 — sigma(X^3) right) odot frac{y — sigma(X^3)}{sigma(X^3) (1 — sigma(X^3))} =
   y — sigma(X^3)
   $$

3. Следующий слой — умножение на $W^2_0$. В этот момент мы найдём градиент как по $W^2$, так и по $X^2$. При переходе через умножение на матрицу градиент, как мы помним, умножается с той же стороны на транспонированную матрицу, а значит:

   $$
   color{blue}{nabla_{W^2_0}l} = (X^2)^Tcdot nabla_{X^3}l = (X^2)^Tcdot(y — sigma(X^3)) =
   $$

   $$
   = color{blue}{left( sigma(X^0W^1_0) right)^T cdot (y — sigma(sigma(X^0W^1_0)W^2_0))}
   $$

   Аналогичным образом

   $$
   nabla_{X^2}l = nabla_{X^3}lcdot (W^2_0)^T = (y — sigma(X^3))cdot (W^2_0)^T =
   $$

   $$
   = (y — sigma(X^2W_0^2))cdot (W^2_0)^T
   $$

4. Следующий слой — снова взятие $sigma$.

   $$
   nabla_{X^1}l = sigma'(X^1)odotnabla_{X^2}l = sigma(X^1)left( 1 — sigma(X^1) right) odot left( (y — sigma(X^2W_0^2))cdot (W^2_0)^T right) =
   $$

   $$
   = sigma(X^1)left( 1 — sigma(X^1) right) odotleft( (y — sigma(sigma(X^1)W_0^2))cdot (W^2_0)^T right)
   $$

5. Наконец, последний слой — это умножение $X^0$ на $W^1_0$. Тут мы дифференцируем только по $W^1$:

   $$
   color{blue}{nabla_{W^1_0}l} = (X^0)^Tcdot nabla_{X^1}l = (X^0)^Tcdot big( sigma(X^1) left( 1 — sigma(X^1) right) odot (y — sigma(sigma(X^1)W_0^2))cdot (W^2_0)^Tbig) =
   $$

   $$
   = color{blue}{(X^0)^Tcdotbig(sigma(X^0W^1_0)left( 1 — sigma(X^0W^1_0) right) odot (y — sigma(sigma(X^0W^1_0)W_0^2))cdot (W^2_0)^Tbig) }
   $$

Итоговые формулы для градиентов получились страшноватыми, но они были получены друг из друга итеративно с помощью очень простых операций: матричного и поэлементного умножения, в которые порой подставлялись значения заранее вычисленных промежуточных представлений.

Автоматизация и autograd

Итак, чтобы нейросеть обучалась, достаточно для любого слоя $f^k: X^{k-1}mapsto X^k$ с параметрами $W^k$ уметь:

• превращать $nabla_{X^k_0}mathcal{L}$ в $nabla_{X^{k-1}_0}mathcal{L}$ (градиент по выходу в градиент по входу);
• считать градиент по его параметрам $nabla_{W^k_0}mathcal{L}$.

При этом слою совершенно не надо знать, что происходит вокруг. То есть слой действительно может быть запрограммирован как отдельная сущность, умеющая внутри себя делать forward pass и backward pass, после чего слои механически, как кубики в конструкторе, собираются в большую сеть, которая сможет работать как одно целое.

Более того, во многих случаях авторы библиотек для глубинного обучения уже о вас позаботились и создали средства для автоматического дифференцирования выражений (autograd). Поэтому, программируя нейросеть, вы почти всегда можете думать только о forward-проходе, прямом преобразовании данных, предоставив библиотеке дифференцировать всё самостоятельно. Это делает код нейросетей весьма понятным и выразительным (да, в реальности он тоже бывает большим и страшным, но сравните на досуге код какой-нибудь разухабистой нейросети и код градиентного бустинга на решающих деревьях и почувствуйте разницу).

Но это лишь начало

Метод обратного распространения ошибки позволяет удобно посчитать градиенты, но дальше с ними что-то надо делать, и старый добрый SGD едва ли справится с обучением современной сетки. Так что же делать? О некоторых приёмах мы расскажем в следующей главе.

Нежное введение в обратное распространение во времени

  Перевод

  Ссылка на автора

Обратное распространение через время (BPTT) — это алгоритм обучения, используемый для обновления весов в повторяющихся нейронных сетях, таких как LSTM.

Чтобы эффективно сформулировать проблемы предсказания последовательности для повторяющихся нейронных сетей, вы должны иметь четкое концептуальное понимание того, что делает Backpropagation Through Time, и как настраиваемые вариации, такие как Truncated Backpropagation Through Time, влияют на навыки, стабильность и скорость при обучении вашей сети. В этом пост, вы получите нежное введение в Backpropagation Through Time, предназначенное для практикующего (без уравнений!).

В этом посте вы получите краткое введение в Backpropagation Through Time, предназначенное для практикующего (без уравнений!).

Прочитав этот пост, вы узнаете:

• Что такое обратное распространение во времени и как оно связано с алгоритмом обучения обратного распространения, используемым в многослойных сетях Perceptron.
• Мотивации, которые приводят к необходимости усеченного обратного распространения через время, наиболее широко используемый вариант глубокого обучения для обучения LSTM.
• Нотация для размышлений о том, как настроить усеченное обратное распространение через время, и о канонических конфигурациях, используемых в исследованиях и библиотеках глубокого изучения.

Давайте начнем.

Тренировочный алгоритм обратного распространения

Обратное распространение относится к двум вещам:

• Математический метод, используемый для вычисления производных и применения правила цепочки производных.
• Обучающий алгоритм обновления весов сети для минимизации ошибок.

Именно это последнее понимание обратного распространения мы используем здесь.

Целью алгоритма обучения обратного распространения является изменение весов нейронной сети, чтобы минимизировать ошибку выходных данных сети по сравнению с некоторыми ожидаемыми выходными данными в ответ на соответствующие входные данные.

Это контролируемый алгоритм обучения, который позволяет корректировать сеть с учетом конкретных ошибок.

Общий алгоритм выглядит следующим образом:

1. Представьте обучающий шаблон ввода и распространите его по сети, чтобы получить вывод.
2. Сравните прогнозируемые результаты с ожидаемыми и рассчитайте ошибку.
3. Вычислить производные ошибки по весам сети.
4. Отрегулируйте веса, чтобы минимизировать ошибку.
5. Повторение.

Подробнее о Backpropagation читайте в посте:

• Как реализовать алгоритм обратного распространения с нуля в Python

Алгоритм обучения обратного распространения подходит для обучения нейронных сетей прямой связи на парах ввода-вывода фиксированного размера, но как насчет данных последовательности, которые могут быть упорядочены по времени?

Нужна помощь с LSTM для прогнозирования последовательности?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный курс по электронной почте и откройте для себя 6 различных архитектур LSTM (с кодом).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную PDF-версию курса Ebook.

Начни свой БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс сейчас!

Обратное распространение во времени

Backpropagation Through Time, или BPTT, представляет собой применение алгоритма обучения Backpropagation к повторяющейся нейронной сети, применяемой к данным последовательности, таким как временной ряд.

Рекуррентная нейронная сеть показана по одному входу на каждом временном шаге и предсказывает один выход.

Концептуально, BPTT работает, развернув все входные временные шаги. Каждый временной шаг имеет один входной временной шаг, одну копию сети и один выходной. Затем ошибки рассчитываются и накапливаются для каждого временного шага. Сеть откатывается и весы обновляются.

Пространственно, каждый временной шаг развернутой рекуррентной нейронной сети может рассматриваться как дополнительный уровень, учитывая зависимость проблемы от порядка, и внутреннее состояние от предыдущего временного шага принимается в качестве входных данных для последующего временного шага.

Мы можем суммировать алгоритм следующим образом:

1. Представить последовательность временных шагов входных и выходных пар в сеть.
2. Разверните сеть, затем вычисляйте и накапливайте ошибки на каждом временном шаге.
3. Сверните сеть и обновите вес.
4. Повторение.

BPTT может быть вычислительно дорогим, так как количество временных шагов увеличивается.

Если входные последовательности состоят из тысяч временных шагов, то это будет количество производных, необходимых для одного обновления веса обновления. Это может привести к исчезновению или взрыву весов (к нулю или переполнению), а также к медленному обучению и умению моделировать шум.

Усеченное обратное распространение во времени

Усеченное обратное распространение через время, или TBPTT, является модифицированной версией обучающего алгоритма BPTT для рекуррентных нейронных сетей, где последовательность обрабатывается один шаг за раз и периодически (k1 временной шаг), обновление BPTT выполняется назад для фиксированного количества временных шагов ( k2 временные шаги).

Илья Суцкевер разъясняет это в своей диссертации:

Усеченное обратное распространение, пожалуй, самый практичный метод для обучения РНН

…

Одной из основных проблем BPTT является высокая стоимость обновления одного параметра, что делает невозможным использование большого количества итераций.

…

Стоимость может быть уменьшена с помощью наивного метода, который разбивает последовательность длиной 1000 на 50 последовательностей (скажем) каждая длиной 20 и обрабатывает каждую последовательность длины 20 как отдельный обучающий случай. Это разумный подход, который может хорошо работать на практике, но он не учитывает временные зависимости, которые охватывают более 20 временных шагов.

…

Усеченный BPTT является тесно связанным методом. Он обрабатывает последовательность по одному временному шагу за раз, и при каждом k1 временном шаге он запускает BPTT для k2 временных шагов, поэтому обновление параметра может быть дешевым, если k2 мало. Следовательно, его скрытые состояния были подвержены многим временным шагам и поэтому могут содержать полезную информацию о далеком прошлом, которая могла бы быть использована оппортунистически.

— Илья Суцкевер, Обучающие рекуррентные нейронные сети, Дипломная работа, 2013

Мы можем суммировать алгоритм следующим образом:

1. Представить последовательность k1 ​​временных шагов входных и выходных пар в сеть.
2. Разверните сеть, затем вычислите и накапливайте ошибки в k2 временных шагах.
3. Сверните сеть и обновите вес.
4. Повторение

Алгоритм TBPTT требует рассмотрения двух параметров:

• k1: Число временных шагов прямого прохода между обновлениями. Как правило, это влияет на то, насколько медленными или быстрыми будут тренировки, учитывая частоту обновления веса.
• k2: Количество временных шагов, к которым применяется BPTT. Как правило, он должен быть достаточно большим, чтобы охватить временную структуру проблемы для изучения сетью. Слишком большое значение приводит к исчезновению градиентов.

Чтобы сделать это более понятным:

… Можно использовать приближение к ограниченной истории, в котором релевантная информация сохраняется для фиксированного числа временных шагов h, а любая информация, более старая, чем эта, забыта. В общем, это следует рассматривать как эвристический метод для упрощения вычислений, хотя, как обсуждается ниже, иногда он может служить адекватным приближением к истинному градиенту и может также быть более подходящим в тех ситуациях, когда веса корректируются как сеть пробеги. Давайте назовем этот алгоритм усеченным обратным распространением во времени. Если h представляет количество сохраненных предыдущих временных шагов, этот алгоритм будет обозначаться как BPTT (h).

…

Обратите внимание, что в BPTT (h) обратный проход по самым последним h временным шагам выполняется заново каждый раз, когда сеть проходит дополнительный временной шаг. Чтобы обобщить это, можно рассмотреть возможность прохождения через h0 дополнительных временных шагов перед выполнением следующего вычисления BPTT, где h0 & lt; = h.

…

Ключевой особенностью этого алгоритма является то, что следующий обратный проход не выполняется до момента времени t + h0; за прошедшее время история сетевого ввода, состояние сети и целевые значения сохраняются в буфере истории, но обработка этих данных не выполняется. Обозначим этот алгоритм BPTT (h; h0). Очевидно, что BPTT (h) — это то же самое, что BPTT (h; 1), а BPTT (h; h) — это поэтапный алгоритм BPTT.

— Рональд Дж. Уильямс и Цзин Пэн, Эффективный градиентный алгоритм для онлайнового обучения рекуррентных сетевых траекторий 1990

Мы можем позаимствовать нотацию у Уильямса и Пэна и обозначить различные конфигурации TBPTT как TBPTT (k1, k2).

Используя эту запись, мы можем определить некоторые стандартные или общие подходы:

Обратите внимание, что здесь n относится к общему количеству временных шагов в последовательности:

• TBPTT (п, п): Обновления выполняются в конце последовательности по всем временным шагам в последовательности (например, классический BPTT).
• TBPTT (1, п): временные шаги обрабатываются по одному за раз, за ​​которым следует обновление, которое охватывает все временные шаги, замеченные до сих пор (например, классический TBPTT от Williams и Peng).
• TBPTT (k1,1): Сеть, вероятно, не имеет достаточного временного контекста для обучения, в значительной степени полагаясь на внутреннее состояние и входные данные.
• TBPTT (k1, k2), где k1 & lt; k2 & lt; n: Несколько обновлений выполняются для каждой последовательности, что может ускорить обучение.
• TBPTT (k1, k2), где k1 = k2: Обычная конфигурация, в которой фиксированное количество временных шагов используется как для прямого, так и для обратного временных шагов (например, от 10 до 100 с).

Мы можем видеть, что все конфигурации представляют собой вариацию TBPTT (n, n), которая, по сути, пытается аппроксимировать тот же эффект с возможно более быстрым обучением и более стабильными результатами.

Канонический TBPTT, о котором сообщается в статьях, может рассматриваться как TBPTT (k1, k2), где k1 = k2 = h и h & lt; = n, и где выбранный параметр невелик (от десятков до сотен шагов).

В библиотеках, таких как TensorFlow и Keras, все выглядит одинаково, и h определяет фиксированную векторизованную длину временных шагов подготовленных данных.

Дальнейшее чтение

Этот раздел предоставляет некоторые ресурсы для дальнейшего чтения

книги

• Neural Smithing: контролируемое обучение в искусственных нейронных сетях с прямой связью 1999
• Глубокое обучение, 2016

документы

• Изучение представлений по обратному распространению ошибок 1986
• Обратное распространение во времени: что это делает и как это сделать 1990
• Эффективный градиентный алгоритм для онлайнового обучения рекуррентных сетевых траекторий 1990
• Обучающие рекуррентные нейронные сети, Дипломная работа, 2013
• Градиентные алгоритмы обучения для рекуррентных сетей и их вычислительная сложность 1995

статьи

• обратное распространение в Википедии
• Обратное распространение во времени в Википедии
• Стили усеченного обратного распространения
• Ответ на вопрос «RNN: когда применять BPTT и / или обновлять веса?» на CrossValidated

Резюме

В этом посте вы открыли Backpropagation Through Time для обучения повторяющихся нейронных сетей.

В частности, вы узнали:

• Что такое обратное распространение во времени и как оно связано с алгоритмом обучения обратного распространения, используемым в многослойных сетях Perceptron.
• Мотивации, которые приводят к необходимости усеченного обратного распространения через время, наиболее широко используемый вариант глубокого обучения для обучения LSTM.
• Нотация для размышлений о том, как настроить усеченное обратное распространение через время, и о канонических конфигурациях, используемых в исследованиях и библиотеках глубокого изучения.

Есть ли у вас какие-либо вопросы о Backpropagation Through Time?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.